龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：中国科学院计算技术研究所
摘要：本发明提供一种心电图重构模型心电图重构模型采用生成式Flow流模型的训练方法，以及一种ECG重构方法、系统。其中，心电图重构模型的训练方法是利用流模型的可逆性并且引入融入式感知信号源和ECG信号的信息熵差异对心电图重构模型进行训练，从而支持ECG重构方法的在建模原理上的可解释性，提升重构ECG的质量。
主权项：1.一种心电图重构模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取多个训练数据对组成的训练数据集，其中，每个训练数据对包括用户在同一时间的ECG信号转换数据和融入式感知信号数据，所述ECG信号转换数据是根据融入式感知信号数据的通道数对用户采集的ECG信号数据进行通道数转换后得到的，以使ECG信号转换数据的通道数为融入式感知信号数据的通道数加1；S2、获取心电图重构模型，其为流模型；S3、利用所述训练数据集训练所述心电图重构模型，其中，训练包括正向推理和逆向推理的过程，正向推理时，利用心电图重构模型根据ECG信号转换数据生成合成的融入式感知信号数据和信息熵差异向量，所述信息熵差异向量指示ECG信号转换数据和融入式感知信号数据之间的信息熵差异，逆向推理时，利用心电图重构模型根据融入式感知信号数据和从信息熵差异信息的预设概率分布随机采样的插补向量生成合成的ECG信号转换数据，并利用信息熵差异向量对应的信息熵差异损失更新心电图重构模型的参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院计算技术研究所 心电图重构模型的训练方法、心电图重构方法及系统
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号